Данная статья открывает серию из двух публикаций, посвященных различным видам искусственного интеллекта, применимым в компаниях операторов связи, а также некоторым потенциальным моделям его внедрения. В первой части мы поговорим об огромных возможностях генеративного искусственного интеллекта и его преобразующем влиянии на OSS/BSS. Вторая статья будет посвящена дискриминативным моделям ИИ.

 

Генеративные модели искусственного интеллекта: революция систем OSS/BSS в телекоммуникациях

Целью генеративных моделей (таких как ChatGTP) является глубинный анализ основ распределения данных и сценариев в больших массивах данных. Генеративные модели именно это и делают. Они анализируют и выявляют закономерности и взаимосвязи в наборе данных, после чего генерируют новые образцы, подобные исходным данным, ставшим базой для анализа. Такие модели ИИ способны быстро генерировать вполне убедительный текст и другие формы информации на основе того, что они «узнали» из исходных данных. Учитывая огромные объемы сведений, ежедневно собираемых и создаваемых телекоммуникационными компаниями, в распоряжении операторов связи имеются огромные объемы данных, на которых могут обучаться генеративные модели ИИ.

 

Раскрытие возможностей генеративного ИИ: восемь примеров использования искусственного интеллекта в телекоммуникациях

Ниже приведены примеры использования искусственного интеллекта в OSS/BSS и телекоммуникациях:

1. Создание документов. Генеративные модели могут помочь специалистам, работающим с инструментами OSS и BSS, в формировании документации различного типа, от эскиза проекта сети или архитектуры до сводных записей, создаваемых на основании ранее выполненного объема работ по устранению неисправностей.
2. Проектирование топологии сети. Понимание глубинных взаимосвязей между различными элементами сети, как новыми, так и уже существующими, позволяет генеративным моделям предлагать оптимальный дизайн, схемы размещения активов и соединений.
3. Моделирование сетевого трафика и тестовые данные. Генеративные модели позволяют создавать реалистичные имитации сетевых данных. Такие схемы могут использоваться в различных целях, включая планирование сети, моделирование обучения, помощь в оптимизации пропускной способности и повышении производительности или генерирование синтетических данных для поддержки сценариев ручного и регрессионного тестирования.
4. Симуляция моделей поведения клиентов. Генеративные алгоритмы позволяют создавать профили клиентов и моделировать реалистичные шаблоны использования таких профилей. Эти данные могут применяться в различных областях деятельности, включая тестирование, оптимизацию сети или сервиса и даже реализацию индивидуализированных маркетинговых стратегий.
5. Анализ альтернатив. Формируя синтетические данные о сетях, услугах, трафике и поведении клиентов, как уже говорилось выше, генеративные модели ИИ могут использоваться для анализа различных гипотез, конфигураций или сценариев, помогающих оптимизировать работу сети.
6. Поисковый анализ данных журнала событий. Журнальные данные, способные стать обширным источником информации, часто используются недостаточно из-за сложностей, связанных с обработкой неструктурированных данных (т.е. текстового формата журналов). Генеративные модели способны реализовать продвинутые методы аналитической обработки, позволяющие исследовать взаимосвязи и закономерности в журнальных данных и выявлять ключевые аспекты, открывающие пути к повышению операционной эффективности.
7. Техническая поддержка клиентов. Генеративный ИИ способен формировать динамическую обратную связь и средства технической поддержки, адаптируясь к запросам клиентов в режиме реального времени. Сбор и накопление данных о клиенте в режиме, максимально приближенном к реальному времени, может обеспечить более персонализированный эксплуатационный опыт.
8. Персонализированное пакетирование услуг. Эффективный анализ разнообразных потребностей клиентов позволяет генеративным моделям искусственного интеллекта создавать тщательно выверенные комбинации сервисных пакетов, соответствующие специфическим требованиям и предпочтениям абонентов.

От ChatGPT к сетевым симуляциям: влияние генеративного ИИ на модернизацию телекоммуникаций

Методы генеративного ИИ революционизируют телекоммуникационные компании в ряде ключевых аспектов их деятельности:

1. Эффективность. Все перечисленные выше сферы деятельности операторов связи в прошлом требовали больших временных затрат на подготовку, зачастую связанную с обработкой данных вручную. Генеративные модели способны не только создавать достижимые сценарии использования, но и выполнять их более продуманно и дифференцированно.
2. Качество аналитических выводов. Более продуманные и специфичные сценарии использования позволяют генеративным моделям ИИ глубже понимать модели поведения клиентов, сетевые сценарии, взаимосвязи данных и т.п., что позволяет реализовать более активные и точные реакции и стратегии действий.
3. Инновационность и творчество. Генеративные модели искусственного интеллекта открывают перед операторами качественно новые перспективы в области разработки продуктов, пользовательских интерфейсов, тестирования, автоматизации, оптимизации и усовершенствований.
4. Использование дополняющих дискриминативных моделей. В некоторых приложениях генеративные модели могут работать в паре с дискриминативными, повышая общую производительность и потенциал систем OSS/BSS, о чем мы подробнее расскажем в следующей статье.

Трансформация телекоммуникаций с помощью генеративного ИИ

Генеративный искусственный интеллект способен революционизировать телекоммуникационную отрасль, особенно если речь идет о системах OSS/BSS. В этой области операторам предоставляются обширные и преобразующие возможности – от моделирования трафика до повышения вовлеченности клиентов. Следите за нашими публикациями и обязательно ознакомьтесь со второй частью этого выпуска, в которой мы рассмотрим потенциал дискриминативного ИИ и возможности его применения в телекоммуникационной отрасли.